Чи можемо ми захистити наші дані в моделях LLM (ШІ), таких як ChatGPT?

Великі мовні моделі (ВММ), такі як ChatGPT, все частіше використовуються в багатьох сферах життя – від освіти до бізнесу та розваг. Хоча ці системи пропонують потужні інструменти для створення тексту, розв’язання задач або аналізу даних, важливо розуміти, як захистити свої дані під час використання таких моделей.

Що таке LLM?

LLM, або Велика мовна модель, – це просунутий тип штучного інтелекту, який використовує методи глибокого навчання та обробку величезних масивів даних для розуміння, створення, узагальнення та прогнозування контенту. LLM не тільки обробляє текст, але й може генерувати нову інформацію, яка звучить природно і логічно. Хоча в назві фігурує слово «мова», LLM – це не просто алгоритми, які аналізують текст – це машини, які «вчаться» на основі даних, щоб ставати все більш і більш досконалими у створенні відповідей.

Чим LLM відрізняється від генеративного ШІ?

Слово «генеративний ШІ» відноситься до моделей штучного інтелекту, які генерують новий контент, включаючи текст, зображення або музику. LLM – це особливий тип генеративного ШІ, який спеціально орієнтований на обробку та створення текстового контенту. Часто ці моделі використовують для чат-ботів, перекладів, резюме або навіть для написання художніх текстів. Широке використання цих технологій робить їхню роль у нашому повсякденному житті все більш помітною.

Захист даних

Захист даних став одним з найважливіших питань у цифрову епоху. Зі зростанням важливості обробки персональної, фінансової та конфіденційної інформації виникла необхідність у впровадженні низки технічних заходів, що забезпечують безпеку та конфіденційність. Безпека даних в контексті LLM-моделей є багатовимірним питанням, яке вимагає як усвідомленого підходу з боку користувачів, так і відповідальності постачальників технологій.

LLM-моделі, такі як ChatGPT або Gemini, навчаються на величезних масивах даних, які часто надходять із загальнодоступних джерел. Однак, взаємодіючи з користувачами, вони можуть збирати додаткову інформацію, яка не завжди належним чином захищена.

Практичний приклад – як LLMs можуть використовувати приватну інформацію

Непродуманий і необережний обмін приватними та конфіденційними даними з інструментами LLM може призвести до того, що вони стануть надбанням громадськості і, таким чином, завдадуть шкоди людині або компанії. Оскільки такі програми призначені не лише для надання бажаного контенту, але й для «навчання» на інформації, яку вони отримують під час взаємодії з користувачами, важливо, чим ми ділимося зі штучним інтелектом. Уявімо, що користувач інструменту LLM попросив його створити короткий професійно-психологічний портрет, включно з особистим життям, на основі розмов, які вони мали до цього часу (так – це реальний випадок). Він отримав наступну відповідь на свій запит:

• Пан Х цікавиться історією архітектури та творами епохи Ренесансу і бароко. Він часто відвідує європейські міста і регіони, де можна знайти пам’ятники, пов’язані зі старими майстрами пера і пензля.

• Любить ходити на концерти нішевих гуртів, підтримує їхню творчість і підтримує добрі стосунки з одним із учасників гурту.

• Професійно – цифровий консультант, розробляє стрімінгові платформи та веб-сайти, працюючи з найрізноманітнішими технологіями: від API відомої соціальної мережі до інструментів для створення просунутих веб-сайтів.

• У приватному житті підтримує освіту своєї сім’ї, часто подорожує Європою та цікавиться гуманістичною літературою. Час від часу звертається за психологічною підтримкою, щоб подбати про свій добробут.

Нейтральна інформація чи реальна загроза?

Профіль, створений інструментом LLM, здавалося б, є нейтральним, оскільки в ньому не згадуються імена, міста чи конкретні дати. Тим не менш, виходить досить повне уявлення про особу, яким тепер володіє як інструмент LLM, так і його користувачі. А все через те, що раніше люди необережно надавали інформацію про своє приватне життя: назви міст, дати народження дітей, імена друзів чи місце роботи, не перевіряючи правила конфіденційності.

Як безпечно користуватися інструментами штучного інтелекту, такими як Chat GPT або Gemini?

І тут виникає тема безпеки даних. Такі ШІ, як GPT або Gemini, можуть збирати та обробляти дані. Тому в налаштуваннях програм слід вимкнути використання історії чату для навчання. Інакше всі найцікавіші моменти вашого життя опиняться у великій машині, яка вбирає все, як губка.

У OpenAI GPT ви можете зайти в налаштування конфіденційності і відключити збереження історії чату. Аналогічно в Gemini. Також варто перевірити свій Google Activity Dashboard, якщо ви використовуєте рішення під їхнім прапором, і переконатися, що ви не ділитеся всією своєю інформацією.

Якщо ви збираєтеся поспілкуватися з LLM про своє життя, пристрасті або сімейні проблеми, краще спочатку подумати про анонімізацію ваших даних і вимкнути відповідні опції. Адже хоча така модель не має поганих намірів, певна інформація може – в руках недоброзичливців – стати пазлом для повної реконструкції вашої особистості.

Ризики, пов’язані з використанням АІ-моделей. 3 ключові проблеми

Використання моделей штучного інтелекту пов’язане з певними ризиками, про які користувачі повинні знати, щоб ефективно захистити свої дані та конфіденційність.

1. Порушення конфіденційності

Якщо користувач вводить в модель конфіденційну інформацію, наприклад, особисті, фінансові або професійні дані, існує ймовірність того, що ці дані можуть бути збережені або проаналізовані постачальником моделі. Це може призвести до несанкціонованого розголошення конфіденційної інформації, що, в свою чергу, може спричинити різноманітні наслідки як для особи, так і для організації.

2. Хмарні моделі як потенційна мішень для хакерських атак

Якщо дані користувача зберігаються на серверах провайдера, вони можуть бути перехоплені третіми особами. Такий несанкціонований доступ може призвести до витоку інформації, що ставить під загрозу безпеку даних і може призвести до їх неправомірного використання. Тому важливо обирати постачальників послуг зі штучного інтелекту, які застосовують передові заходи захисту даних і регулярно оновлюють свої системи безпеки. Якщо ви використовуєте АІ-моделі в бізнес-середовищі, вам слід використовувати спеціальні інструменти з гарантіями безпеки.

3. Нечітка політика конфіденційності

Деякі платформи можуть використовувати дані користувачів для подальшого навчання АІ-моделей, що може призвести до непередбачуваного використання цієї інформації. Відсутність прозорості в тому, як збираються, зберігаються та використовуються дані, може призвести до того, що користувачі несвідомо ділитимуться своїми даними у спосіб, який порушує їхню конфіденційність або йде врозріз з їхніми очікуваннями. Тому важливо ретельно вивчати політику конфіденційності постачальників послуг зі штучного інтелекту та обирати тих, хто пропонує чіткі та прозорі правила захисту даних.

Усвідомлення цих ризиків і вжиття відповідних запобіжних заходів є ключовим для забезпечення безпеки персональних даних під час використання технологій штучного інтелекту.

LLM-моделі. Якими даними з ними не варто ділитися?

Користувачі повинні свідомо керувати дозволами, які вони надають додаткам і сервісам, що використовують ШІ. Важливо ретельно контролювати, до яких ресурсів мають доступ окремі програми, наприклад, до місцезнаходження, контактів або персональних даних, і надавати такі дозволи лише тоді, коли вони справді необхідні. Вони ніколи не повинні надавати доступ до персональних даних, таких як PESEL, номери кредитних карток або паролі, у моделях LLM.

Ефективна безпека даних вимагає чіткого контролю доступу, який визначає, хто може користуватися системами і які операції в них дозволені. Добре розроблені механізми автентифікації та контролю доступу значно підвищують рівень безпеки.

Регулярне оновлення програмного забезпечення

Це ще один важливий крок у забезпеченні безпеки. Оновлення часто включають патчі безпеки, щоб захистити користувачів від нових загроз і кібератак.

Користувачі також повинні використовувати інструменти конфіденційності, такі як VPN, менеджери паролів або розширення для браузерів, які блокують відстеження в Інтернеті. Деякі провайдери пропонують спеціальні налаштування, які дозволяють користувачам використовувати модель без збереження взаємодій. Такі рішення допомагають зменшити кількість слідів, що залишаються в мережі, і захистити дані від несанкціонованого доступу.

Роль провайдерів і регулювання

В епоху стрімкого розвитку штучного інтелекту (ШІ) прозорість постачальників стає однією з найважливіших основ для побудови довіри між розробниками технологій та їхніми користувачами. Хоча багато постачальників гарантують, що дані використовуються лише для виконання конкретного запиту, існує ризик того, що вони можуть зберігатися або використовуватися для подальшого навчання моделей.

Постачальники повинні бути прозорими щодо того, які дані вони збирають, як вони їх обробляють і які заходи безпеки використовують. Прозорість забезпечує підзвітність з боку постачальників, зменшуючи ризик неналежного використання даних або прогалин у безпеці. Проактивна співпраця з регуляторними органами та дотримання чинного законодавства є ключем до побудови довіри користувачів. Такі нормативні акти, як RODO (GDPR) в Європі або CCPA в Каліфорнії, вимагають від провайдерів чіткого інформування про те, як обробляються дані та з якою метою вони збираються. Прийняття міжнародних стандартів інформаційної безпеки, таких як ISO/IEC 27001, може допомогти забезпечити належний рівень захисту.

Користувачі хочуть бути впевненими, що їхні дані обробляються етично, відповідно до вимог законодавства, і що ними не будуть зловживати.

Користувачі відіграють ключову роль у захисті своїх даних і повинні робити свідомі кроки для підвищення їхньої безпеки.

Майбутнє безпеки в штучному інтелекті

Технологія ШІ постійно розвивається, як і методи захисту даних. Інновації в галузі диференційованої конфіденційності або федеративного машинного навчання обіцяють підвищити безпеку даних без шкоди для функціональності ШІ-моделей. З’являються нові нормативно-правові акти, такі як Закон ЄС про штучний інтелект, покликані підвищити прозорість і захист користувачів. Крім того, розробляються технології, які дозволяють обробляти дані локально, не надсилаючи їх у хмару, що мінімізує ризик порушень.

Підсумок

Чи можемо ми захистити наші дані в моделях LLM? Так, але це вимагає залучення всіх сторін: постачальників технологій, регуляторів і користувачів. Завдяки освіті, відповідним технічним практикам і дотриманню нормативних вимог ми можемо скористатися перевагами штучного інтелекту, мінімізуючи ризик для наших даних.

Ваші дані є цінними! Дозвольте нам допомогти вам захистити їх, щоб ви могли усвідомлено використовувати технології штучного інтелекту.

Автори:

• Матеуш Боркевич
• Войцех Костка
• Ліліана Муха
• Гжегож Лесьнєвський
• Ґжеґож Зайончковський
• Уршуля Шевчик